(57)【要約】【課題】推薦の精度を維持したまま、迅速にコンテンツを推薦する。【解決手段】キャッシュメモリ６４は、ユーザに対する、コンテンツの推薦の度合いを示す推薦度を記憶する。差分類似度変化分計算部８１は、ユーザのプロファイルであるユーザプロファイルであって、更新されたユーザプロファイルの部分と、コンテンツのプロファイルであるコンテンツプロファイルとの類似度を算出する。差分推薦度変化分計算部８４は、算出された類似度から、ユーザに対する、コンテンツの推薦度の変化の量を計算する。差分推薦度変化分加算部８５は、記憶されている推薦度に、計算された推薦度の変化の量を加算することにより、新たな推薦度を計算する。本発明は、コンテンツを推薦し、コンテンツを提供するサーバに適用できる。【選択図】図３
2007323398.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザに対する、コンテンツの推薦の度合いを示す推薦度を記憶する記憶手段と、
ユーザのプロファイルであるユーザプロファイルであって、更新されたユーザプロファイルの部分と、コンテンツのプロファイルであるコンテンツプロファイルとの類似度を算出する類似度算出手段と、
算出された前記類似度から、ユーザに対する、コンテンツの推薦度の変化の量を計算する推薦度変化量計算手段と、
記憶されている前記推薦度に、計算された推薦度の変化の量を加算することにより、新たな推薦度を計算する推薦度計算手段と
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記類似度算出手段は、更新される前のユーザプロファイルに対する、更新されたユーザプロファイルの差分であるユーザプロファイルの部分と、コンテンツプロファイルとの前記類似度を算出する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記類似度算出手段は、所定の属性に対するユーザプロファイルの部分と、コンテンツプロファイルとの前記類似度を算出する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記類似度算出手段は、属性に応じて分割されている複数の部分である、更新されたユーザプロファイルの部分のそれぞれについて、順に、前記類似度を算出する
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記類似度算出手段は、更新される前のユーザプロファイルに対する、更新されたユーザプロファイルの差分であるユーザプロファイルの部分であって、所定の属性に対する部分と、コンテンツプロファイルとの前記類似度を算出する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
ユーザに対する、コンテンツの推薦の度合いを示す推薦度を記憶させ、
ユーザのプロファイルであるユーザプロファイルであって、更新されたユーザプロファイルの部分と、コンテンツのプロファイルであるコンテンツプロファイルとの類似度を算出し、
算出された前記類似度から、ユーザに対する、コンテンツの推薦度の変化の量を計算し、
記憶されている前記推薦度に、計算された推薦度の変化の量を加算することにより、新たな推薦度を計算する
ステップを含む情報処理方法。
【請求項７】
ユーザに対する、コンテンツの推薦の度合いを示す推薦度を記憶させ、
ユーザのプロファイルであるユーザプロファイルであって、更新されたユーザプロファイルの部分と、コンテンツのプロファイルであるコンテンツプロファイルとの類似度を算出し、
算出された前記類似度から、ユーザに対する、コンテンツの推薦度の変化の量を計算し、
記憶されている前記推薦度に、計算された推薦度の変化の量を加算することにより、新たな推薦度を計算する
ステップをコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項８】
請求項７に記載のプログラムが記録されている記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体に関し、特に、コンテンツを推薦できるようにした情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、テレビジョン放送の番組や音楽のコンテンツを推薦するサービスのニーズが高くなってきている。これに伴い、パーソナライゼーション技術と呼ばれる技術が開発されてきている。パーソナライゼーション技術は、テレビジョン放送の番組の視聴の履歴などから、ユーザの嗜好を抽出して、ユーザが好みそうな番組を推薦する技術である。
【０００３】
従来、正履歴ベクトルが取得され、一般的な嗜好を示す、標準嗜好ベクトルが取得され、大項目ごとに、標準嗜好ベクトルと、正履歴ベクトルとのコサイン距離が算出され、算出されたコサイン距離を基に、大項目ごとに、コサイン距離を逆数にして、効き目ベクトルが生成されるようにしているものがある（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
さらに、EPG（Electric Program Guide）データの供給を受け、番組ベクトルを生成するために必要なメタデータを抽出し、メタデータに含まれている、タイトル、内容などが、形態素解析されて、単語に分解され、メタデータに含まれているそれぞれの項目がベクトル化されて番組ベクトルが生成され、供給されたメタデータの番組のジャンルに基づいて、対応する効き目ベクトルが抽出され、抽出された効き目ベクトルと生成されたベクトルとが関連付けされるようにしているものもある（例えば、特許文献２参照）。
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−１９２４６０号公報
【０００６】
【特許文献２】特開２００４−１９４１０７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、推薦しようとするコンテンツの数が多くなったり、ユーザのプロファイルであるユーザプロファイルが大きくなると、推薦に必要な計算量および計算時間が膨大になり、例えば、リアルタイムにコンテンツの推薦をすることができない。
【０００８】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、推薦の精度を維持したまま、迅速にコンテンツを推薦することができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一側面の情報処理装置は、ユーザに対する、コンテンツの推薦の度合いを示す推薦度を記憶する記憶手段と、ユーザのプロファイルであるユーザプロファイルであって、更新されたユーザプロファイルの部分と、コンテンツのプロファイルであるコンテンツプロファイルとの類似度を算出する類似度算出手段と、算出された前記類似度から、ユーザに対する、コンテンツの推薦度の変化の量を計算する推薦度変化量計算手段と、記憶されている前記推薦度に、計算された推薦度の変化の量を加算することにより、新たな推薦度を計算する推薦度計算手段とを備える。
【００１０】
前記類似度算出手段には、更新される前のユーザプロファイルに対する、更新されたユーザプロファイルの差分であるユーザプロファイルの部分と、コンテンツプロファイルとの前記類似度を算出させることができる。
【００１１】
前記類似度算出手段には、所定の属性に対するユーザプロファイルの部分と、コンテンツプロファイルとの前記類似度を算出させることができる。
【００１２】
前記類似度算出手段には、属性に応じて分割されている複数の部分である、更新されたユーザプロファイルの部分のそれぞれについて、順に、前記類似度を算出させることができる。
【００１３】
前記類似度算出手段には、更新される前のユーザプロファイルに対する、更新されたユーザプロファイルの差分であるユーザプロファイルの部分であって、所定の属性に対する部分と、コンテンツプロファイルとの前記類似度を算出させることができる。
【００１４】
本発明の一側面の情報処理方法は、ユーザに対する、コンテンツの推薦の度合いを示す推薦度を記憶させ、ユーザのプロファイルであるユーザプロファイルであって、更新されたユーザプロファイルの部分と、コンテンツのプロファイルであるコンテンツプロファイルとの類似度を算出し、算出された前記類似度から、ユーザに対する、コンテンツの推薦度の変化の量を計算し、記憶されている前記推薦度に、計算された推薦度の変化の量を加算することにより、新たな推薦度を計算するステップを含む。
【００１５】
本発明の一側面のプログラムは、ユーザに対する、コンテンツの推薦の度合いを示す推薦度を記憶させ、ユーザのプロファイルであるユーザプロファイルであって、更新されたユーザプロファイルの部分と、コンテンツのプロファイルであるコンテンツプロファイルとの類似度を算出し、算出された前記類似度から、ユーザに対する、コンテンツの推薦度の変化の量を計算し、記憶されている前記推薦度に、計算された推薦度の変化の量を加算することにより、新たな推薦度を計算するステップをコンピュータに実行させる。
【００１６】
本発明の一側面のプログラムは、記録媒体に記録することができる。
【００１７】
本発明の一側面においては、ユーザに対する、コンテンツの推薦の度合いを示す推薦度が記憶され、ユーザのプロファイルであるユーザプロファイルであって、更新されたユーザプロファイルの部分と、コンテンツのプロファイルであるコンテンツプロファイルとの類似度が算出され、算出された前記類似度から、ユーザに対する、コンテンツの推薦度の変化の量が計算され、記憶されている前記推薦度に、計算された推薦度の変化の量を加算することにより、新たな推薦度が計算される。
【発明の効果】
【００１８】
以上のように、本発明の一側面によれば、コンテンツを推薦することができる。
【００１９】
また、本発明の一側面によれば、推薦の精度を維持したまま、迅速にコンテンツを推薦することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下に本発明の実施の形態を説明するが、本発明の構成要件と、発明の詳細な説明に記載の実施の形態との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、本発明をサポートする実施の形態が、発明の詳細な説明に記載されていることを確認するためのものである。従って、発明の詳細な説明中には記載されているが、本発明の構成要件に対応する実施の形態として、ここには記載されていない実施の形態があったとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、実施の形態が構成要件に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件以外の構成要件には対応しないものであることを意味するものでもない。
【００２１】
本発明の一側面の情報処理装置は、ユーザに対する、コンテンツの推薦の度合いを示す推薦度を記憶する記憶手段（例えば、図３のキャッシュメモリ６４）と、ユーザのプロファイルであるユーザプロファイルであって、更新されたユーザプロファイルの部分と、コンテンツのプロファイルであるコンテンツプロファイルとの類似度を算出する類似度算出手段（例えば、図３の差分類似度変化分計算部８１）と、算出された前記類似度から、ユーザに対する、コンテンツの推薦度の変化の量を計算する推薦度変化量計算手段（例えば、図３の差分推薦度変化分計算部８４）と、記憶されている前記推薦度に、計算された推薦度の変化の量を加算することにより、新たな推薦度を計算する推薦度計算手段（例えば、図３の差分推薦度変化分加算部８５）とを備える。
【００２２】
本発明の一側面の情報処理方法またはプログラムは、ユーザに対する、コンテンツの推薦の度合いを示す推薦度を記憶させ（例えば、図７のステップＳ２２）、ユーザのプロファイルであるユーザプロファイルであって、更新されたユーザプロファイルの部分と、コンテンツのプロファイルであるコンテンツプロファイルとの類似度を算出し（例えば、図７のステップＳ１８）、算出された前記類似度から、ユーザに対する、コンテンツの推薦度の変化の量を計算し（例えば、図７のステップＳ２０）、記憶されている前記推薦度に、計算された推薦度の変化の量を加算することにより、新たな推薦度を計算する（例えば、図７のステップＳ２１）ステップを含む。
【００２３】
図１は、本発明の一実施の形態のサーバを示す図である。サーバ１１は、ネットワーク１３を介して、クライアント１２に接続され、クライアント１２にコンテンツを提供する。また、サーバ１１は、ネットワーク１３を介して、クライアント１２、すなわち、クライアント１２のユーザにコンテンツを推薦する。より具体的には、サーバ１１は、インターネットまたはローカルエリアネットワークなどのネットワーク１３を介して、クライアント１２の画面に、コンテンツの代表画やコンテンツの名前などを表示させることにより、または、クライアント１２に、楽曲であるコンテンツを出力させることにより、クライアント１２のユーザにコンテンツを推薦する。
【００２４】
ここで、コンテンツは、静止画像若しくは動画像などの画像、楽曲などの音声、またはゲームのパラメータなどの数値を表すデータなどユーザにとって有意のものであればよい。
【００２５】
サーバ１１は、専用のサーバまたはパーソナルコンピュータにより構成される。
【００２６】
図２は、サーバ１１の構成の例を示すブロック図である。CPU（Central Processing Unit）３１は、ROM（Read Only Memory）３２、または記憶部３８に記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM（Random Access Memory）３３には、CPU３１が実行するプログラムやデータなどが適宜記憶される。これらのCPU３１、ROM３２、およびRAM３３は、バス３４により相互に接続されている。
【００２７】
CPU３１にはまた、バス３４を介して入出力インタフェース３５が接続されている。入出力インタフェース３５には、キーボード、マウスなどよりなる入力部３６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部３７が接続されている。CPU３１は、入力部３６から入力される指令に対応して各種の処理を実行する。そして、CPU３１は、処理の結果を出力部３７に出力する。
【００２８】
入出力インタフェース３５に接続されている記憶部３８は、例えばハードディスクからなり、CPU３１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。通信部３９は、インターネットやローカルエリアネットワークなどのネットワーク１３を介してクライアント１２などの外部の装置と通信する。
【００２９】
また、通信部３９を介してプログラムを取得し、記憶部３８に記憶してもよい。
【００３０】
入出力インタフェース３５に接続されているドライブ４０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア４１が装着されたとき、それらを駆動し、そこに記録されているプログラムやデータなどを取得する。取得されたプログラムやデータは、必要に応じて記憶部３８に転送され、記憶される。
【００３１】
図３は、プログラムを実行するCPU３１により実現される、サーバ１１の機能の構成を示すブロック図である。サーバ１１の機能には、コンテンツデータベース６１、ユーザデータベース６２、ユーザプロファイル更新部６３、キャッシュメモリ６４、類似度計算部６５、および推薦度計算部６６が含まれる。
【００３２】
コンテンツデータベース６１は、楽曲である音声、動画像若しくは静止画像である画像、またはユーザにとって有意のデータなどであるコンテンツを格納する。また、コンテンツデータベース６１は、コンテンツについてのコンテンツプロファイルを格納する。
【００３３】
コンテンツプロファイルは、コンテンツの特徴を示す。例えば、コンテンツプロファイルは、コンテンツのジャンル、またはコンテンツについてのキーワードなどを示す。また、例えば、コンテンツプロファイルは、属性毎のベクトルとして表現される。
【００３４】
ここで、属性は、コンテンツの特徴のうち、相互に強く関連する特徴を言う。例えば、属性は、コンテンツのジャンル、キーワード、またはアーティストなどとされる。コンテンツのジャンルは、例えば、ロック、ポップス、カントリ、ジャズなどを示し、キーワードは、例えば、名演奏、レアもの、またはマニア向けなどコンテンツの内容を示す単語からなる。アーティストは、例えば、演奏者、作詞者、作曲者、編曲者または制作者などを示す。
【００３５】
ユーザデータベース６２は、ユーザに関するデータを格納する。すなわち、ユーザデータベース６２は、クライアント１２のユーザの、コンテンツについての嗜好を示すユーザプロファイルを格納する。
【００３６】
例えば、ユーザプロファイルは、ユーザの好むコンテンツのジャンル、またはユーザの好むコンテンツについてのキーワードなどを示す。例えば、ユーザプロファイルは、属性毎のベクトルとして表現される。ここで、ユーザプロファイルの属性は、コンテンツプロファイルの属性と同様とされる。
【００３７】
なお、ユーザは、ユーザを特定するID（Identifier）であるユーザIDにより特定され、コンテンツは、コンテンツを特定するIDであるコンテンツIDにより特定される。
【００３８】
ユーザプロファイル更新部６３は、ユーザプロファイルを更新する。ユーザプロファイル更新部６３は、コンテンツの視聴やコンテンツの録画に応じてリアルタイムにユーザプロファイルを更新するか、またはバッチ処理により、ユーザプロファイルを更新する。
【００３９】
また、例えば、ユーザプロファイル更新部６３は、ユーザの要求に応じて、クライアント１２にコンテンツが提供されたり、クライアント１２によってコンテンツが検索されたり、コンテンツに関する情報がクライアント１２に送信されたりすると、ユーザプロファイルを、その処理に応じて更新する。
【００４０】
さらに、例えば、ユーザプロファイル更新部６３は、ユーザプロファイルを、視聴したコンテンツのコンテンツプロファイルまたは録画したコンテンツのコンテンツプロファイルの和として計算する。
【００４１】
なお、ユーザプロファイル更新部６３は、コンテンツのついての操作またはコンテンツに応じて、コンテンツのプロファイルにバイアスをかけて（重み付けして）、ユーザプロファイルを計算するようにしてもよい。
【００４２】
ユーザプロファイル更新部６３は、更新したユーザプロファイルを、ユーザデータベース６２に格納させる。また、ユーザプロファイル更新部６３は、更新される前のユーザプロファイルと更新された後のユーザプロファイルとの差分である差分ユーザプロファイルをユーザデータベース６２に格納させる。差分ユーザプロファイルは、ユーザプロファイルの部分の一例である。
【００４３】
ここで、ユーザプロファイルおよび差分ユーザプロファイル、並びにコンテンツプロファイルの具体例について説明する。
【００４４】
図４は、ユーザプロファイルおよび差分ユーザプロファイルの例を示す図である。
【００４５】
ユーザプロファイルUi,jは、iであるユーザIDで特定されるユーザについての、j回目の推薦の時のプロファイルを示す。ユーザプロファイルUi,j+1は、iであるユーザIDで特定されるユーザについての、(j+1)回目の推薦の時のプロファイルを示す。
【００４６】
例えば、コンテンツの推薦は、ユーザプロファイルが更新された場合に実行される。すなわち、例えば、ユーザプロファイルUi,jは、iであるユーザIDで特定されるユーザについての、j回目に更新された時のプロファイルを示し、ユーザプロファイルUi,j+1は、iであるユーザIDで特定されるユーザについての、(j+1)回目に更新された時のプロファイルを示す。
【００４７】
差分ユーザプロファイルΔUi,jは、iであるユーザIDで特定されるユーザについての、j回目の推薦の時のユーザプロファイルと、(j+1)回目の推薦の時のユーザプロファイルとの差分を示す。
【００４８】
式（１）により、ユーザプロファイルUi,j+1、ユーザプロファイルUi,j、および差分ユーザプロファイルΔUi,jの関係が表される。
Ui,j+1=Ui,j+ΔUi,j                                  ・・・（１）
【００４９】
また、ユーザプロファイルUi,j,kは、ユーザプロファイルUi,jのうち、kである属性に関する部分を示す。例えば、ユーザプロファイルUi,j,1は、ユーザプロファイルUi,jのうち、コンテンツのジャンルである、1である属性に関する部分を示し、ユーザプロファイルUi,j,2は、ユーザプロファイルUi,jのうち、コンテンツのキーワードである、2である属性に関する部分を示し、同様に、ユーザプロファイルUi,j,3乃至ユーザプロファイルUi,j,kのそれぞれは、ユーザプロファイルUi,jのうち、3である属性乃至kである属性に関する部分のそれぞれを示す。
【００５０】
ユーザプロファイルUi,j+1,kは、ユーザプロファイルUi,j+1のうち、kである属性に関する部分を示す。例えば、ユーザプロファイルUi,j+1,1は、ユーザプロファイルUi,j+1のうち、コンテンツのジャンルである、1である属性に関する部分を示し、ユーザプロファイルUi,j+1,2は、ユーザプロファイルUi,j+1のうち、コンテンツのキーワードである、2である属性に関する部分を示し、同様に、ユーザプロファイルUi,j+1,3乃至ユーザプロファイルUi,j+1,kのそれぞれは、ユーザプロファイルUi,j+1のうち、3である属性乃至kである属性に関する部分のそれぞれを示す。
【００５１】
差分ユーザプロファイルΔUi,j,kは、差分ユーザプロファイルΔUi,jのうち、kである属性に関する部分を示す。すなわち、差分ユーザプロファイルΔUi,j,kは、iであるユーザIDで特定されるユーザについての、j回目の推薦の時のユーザプロファイルUi,jのうちのkである属性に関する部分と、(j+1)回目の推薦の時のユーザプロファイルUi,j+1のうちのkである属性に関する部分との差分を示す。
【００５２】
式（２）により、ユーザプロファイルUi,j+1,k、ユーザプロファイルUi,j,k、および差分ユーザプロファイルΔUi,j,kの関係が表される。
Ui,j+1,k=Ui,j,k+ΔUi,j,k                              ・・・（２）
【００５３】
図５は、コンテンツプロファイルの例を示す図である。
【００５４】
コンテンツプロファイルCPmは、mであるコンテンツIDで特定されるコンテンツのプロファイルを示す。コンテンツプロファイルCPm+1は、（m+1）であるコンテンツIDで特定されるコンテンツのプロファイルを示す。
【００５５】
コンテンツプロファイルCPm,kは、コンテンツプロファイルCPmのうち、kである属性に関する部分を示す。例えば、コンテンツプロファイルCPm,1は、コンテンツプロファイルCPmのうち、コンテンツのジャンルである、1である属性に関する部分を示し、コンテンツプロファイルCPm,2は、コンテンツプロファイルCPmのうち、コンテンツのキーワードである、2である属性に関する部分を示し、同様に、コンテンツプロファイルCPm,3乃至コンテンツプロファイルCPm,kのそれぞれは、コンテンツプロファイルCPmのうち、3である属性乃至kである属性に関する部分のそれぞれを示す。
【００５６】
コンテンツプロファイルCPm+1,kは、コンテンツプロファイルCPm+1のうち、kである属性に関する部分を示す。例えば、コンテンツプロファイルCPm+1,1は、コンテンツプロファイルCPm+1のうち、コンテンツのジャンルである、1である属性に関する部分を示し、コンテンツプロファイルCPm+1,2は、コンテンツプロファイルCPm+1のうち、コンテンツのキーワードである、2である属性に関する部分を示し、同様に、コンテンツプロファイルCPm+1,3乃至コンテンツプロファイルCPm+1,kのそれぞれは、コンテンツプロファイルCPm+1のうち、3である属性乃至kである属性に関する部分のそれぞれを示す。
【００５７】
なお、コンテンツプロファイルの1である属性乃至kである属性のそれぞれは、ユーザプロファイルの1である属性乃至kである属性のそれぞれと同様である。
【００５８】
図３に戻り、キャッシュメモリ６４は、RAM３３またはハードディスクである記憶部３８の記憶領域のうちの一部の記憶領域により構成され、それぞれのユーザに対するコンテンツの推薦の度合いを示す推薦度をキャッシュとして記憶する。
【００５９】
図６は、キャッシュメモリ６４にキャッシュとして記憶される推薦度の例を示す図である。キャッシュメモリ６４に記憶される推薦度は、それぞれのユーザに対する、それぞれのコンテンツの推薦の度合いを示す。すなわち、それぞれの推薦度は、特定のユーザに対する、特定のコンテンツの推薦の度合いを示すとも言える。例えば、より値の大きい推薦度は、特定のユーザに対する、特定のコンテンツのより強い推薦の度合いを示す。
【００６０】
図６に示す例において、００００１であるユーザIDで特定されるユーザに対する、００００１であるコンテンツIDで特定されるコンテンツの推薦度は、０．４であり、００００１であるユーザIDで特定されるユーザに対する、００００２であるコンテンツIDで特定されるコンテンツの推薦度は、０．２である。また、００００１であるユーザIDで特定されるユーザに対する、００００３であるコンテンツIDで特定されるコンテンツの推薦度は、０．１であり、００００１であるユーザIDで特定されるユーザに対する、００００４であるコンテンツIDで特定されるコンテンツの推薦度は、０．３である。
【００６１】
図６に示す例において、００００１であるユーザIDで特定されるユーザに対して、００００１であるコンテンツIDで特定されるコンテンツが最も強く推薦され、００００４であるコンテンツIDで特定されるコンテンツが２番目に強く推薦され、００００２であるコンテンツIDで特定されるコンテンツが３番目に強く推薦され、００００３であるコンテンツIDで特定されるコンテンツが４番目に強く推薦されることになる。
【００６２】
図３に戻り、類似度計算部６５は、それぞれのユーザの嗜好の特徴と、それぞれのコンテンツの特徴との類似の度合いを示す類似度を計算する。
【００６３】
例えば、類似度計算部６５は、ユーザプロファイルとコンテンツプロファイルとの内積またはコサイン尺度である、ユーザプロファイルとコンテンツプロファイルとの類似度を計算する。類似度計算部６５は、式（３）により、kである属性に関する類似度Simi,j,k,mを計算する。
Simi,j,k,m=Ui,j,k・CPm,k                                ・・・（３）
なお、式（３）における演算子・は、内積またはコサイン尺度などの類似度を求める演算子である。以下、演算子・は、類似度を求める演算を示す。
【００６４】
また、類似度計算部６５は、ユーザのプロファイルであるユーザプロファイルであって、更新されたユーザプロファイルの部分と、コンテンツのプロファイルであるコンテンツプロファイルとの類似度を算出する。
【００６５】
類似度計算部６５は、算出した類似度を推薦度計算部６６に供給する。
【００６６】
推薦度計算部６６は、類似度から、ユーザに対してコンテンツを推薦する度合いを示す推薦度を計算する。
【００６７】
一般的に、推薦度は、属性毎に計算された類似度のそれぞれにバイアスを乗算して（属性毎に重み付けして）、バイアスを乗算した属性毎の類似度の和として計算される。属性kについてのバイアス（重み）をbkとすると、iであるユーザIDで特定されるユーザについての、mであるコンテンツIDで特定されるコンテンツに関する、j回目の推薦の時の推薦度Reci,j,mは、式（４）で示す演算により求められる。
Reci,j,m=Σk=0((Ui,j,k・CPm,k)×bk)                    ・・・（４）
【００６８】
なお、バイアスbkは、予め定められている。
【００６９】
また、推薦度計算部６６は、類似度計算部６５において算出された類似度から、ユーザに対する、コンテンツの推薦度の変化の量を計算し、キャッシュメモリ６４に記憶されている推薦度に、計算された推薦度の変化の量を加算することにより、新たな推薦度を計算する。
【００７０】
推薦度計算部６６は、計算した新たな推薦度をキャッシュメモリ６４に記憶させる。
【００７１】
類似度計算部６５は、差分類似度変化分計算部８１、属性部分類似度変化分計算部８２、および差分属性部分類似度変化分計算部８３を含む。
【００７２】
差分類似度変化分計算部８１は、更新される前のユーザプロファイルに対する、更新されたユーザプロファイルの差分である差分ユーザプロファイルと、コンテンツプロファイルとの類似度を算出する。
【００７３】
属性部分類似度変化分計算部８２は、所定の属性に対するユーザプロファイルの部分と、コンテンツプロファイルとの類似度を算出する。すなわち、例えば、属性部分類似度変化分計算部８２は、属性に応じて分割されている複数の部分である、更新されたユーザプロファイルの部分のそれぞれについて、順に、類似度を算出する。
【００７４】
差分属性部分類似度変化分計算部８３は、差分ユーザプロファイルの部分であって、所定の属性に対する部分と、コンテンツプロファイルとの類似度を算出する。
【００７５】
推薦度計算部６６は、差分推薦度変化分計算部８４、差分推薦度変化分加算部８５、属性部分推薦度変化分計算部８６、属性部分推薦度変化分加算部８７、差分属性部分推薦度変化分計算部８８、および差分属性部分推薦度変化分加算部８９を含む。
【００７６】
差分推薦度変化分計算部８４は、差分類似度変化分計算部８１において計算された、差分ユーザプロファイルとコンテンツプロファイルとの類似度から、計算された類似度に応じた推薦度の変化の量である推薦度の変化分を計算する。
【００７７】
差分推薦度変化分加算部８５は、差分推薦度変化分計算部８４において計算された推薦度の変化分を、キャッシュメモリ６４に記憶されている推薦度に加算することにより、新たな推薦度を計算する。
【００７８】
属性部分推薦度変化分計算部８６は、属性部分類似度変化分計算部８２において計算された、所定の属性に対するユーザプロファイルの部分とコンテンツプロファイルとの類似度から、計算された類似度に応じた推薦度の変化の量である推薦度の変化分を計算する。
【００７９】
属性部分推薦度変化分加算部８７は、属性部分推薦度変化分計算部８６において計算された推薦度の変化分を、キャッシュメモリ６４に記憶されている推薦度に加算することにより、新たな推薦度を計算する。
【００８０】
差分属性部分推薦度変化分計算部８８は、差分属性部分類似度変化分計算部８３において計算された、差分ユーザプロファイルの部分であって、所定の属性に対する部分と、コンテンツプロファイルとの類似度から、計算された類似度に応じた推薦度の変化の量である推薦度の変化分を計算する。
【００８１】
差分属性部分推薦度変化分加算部８９は、差分属性部分推薦度変化分計算部８８において計算された推薦度の変化分を、キャッシュメモリ６４に記憶されている推薦度に加算することにより、新たな推薦度を計算する。
【００８２】
次に、図７のフローチャートを参照して、差分ユーザプロファイルを用いた（j+1）回目の推薦度の計算の処理を説明する。
【００８３】
ステップＳ１１において、類似度計算部６５の差分類似度変化分計算部８１は、iであるユーザIDで特定されるユーザについての、ユーザプロファイルUi,jと差分ユーザプロファイルΔUi,jとを、ユーザデータベース６２からロードする。
【００８４】
なお、ステップＳ１１において、差分類似度変化分計算部８１は、ユーザプロファイルUi,j+1と差分ユーザプロファイルΔUi,jとをユーザデータベース６２からロードし、ユーザプロファイルUi,j+1から差分ユーザプロファイルΔUi,jを減算することにより、ユーザプロファイルUi,jを計算するようにしてもよい。
【００８５】
ステップＳ１２において、差分類似度変化分計算部８１は、ステップＳ１１における処理の結果を基に、ユーザプロファイルUi,jと差分ユーザプロファイルΔUi,jとのどちらかが存在するか否かを判定し、ユーザプロファイルUi,jと差分ユーザプロファイルΔUi,jとのどちらかが存在すると判定された場合、ステップＳ１３に進み、キャッシュメモリ６４からキャッシュされている推薦度をロードする。
【００８６】
ステップＳ１４において、差分類似度変化分計算部８１は、コンテンツデータベース６１から、mであるコンテンツIDで特定されるコンテンツのコンテンツプロファイルCPmをロードする。なお、ステップＳ１４が繰り返される度に、差分類似度変化分計算部８１は、０であるコンテンツIDについてのコンテンツプロファイルから順に、mの値を１つずつ増やすように、コンテンツプロファイルCPmを１つずつロードする。
【００８７】
ステップＳ１５において、差分類似度変化分計算部８１は、ステップＳ１４における処理の結果を基に、コンテンツプロファイルCPmが存在するか否かを判定し、コンテンツプロファイルCPmが存在すると判定された場合、ステップＳ１６に進み、iであるユーザIDで特定されるユーザに対する、mであるコンテンツIDで特定されるコンテンツの推薦度についてキャッシュをチェックする。すなわち、ステップＳ１６において、差分類似度変化分計算部８１は、ステップＳ１３の処理でロードした推薦度に、iであるユーザIDで特定されるユーザに対する、mであるコンテンツIDで特定されるコンテンツの推薦度が含まれているかをチェックする。
【００８８】
ステップＳ１７において、差分類似度変化分計算部８１は、ステップＳ１６の処理の結果を基に、iであるユーザIDで特定されるユーザに対する、mであるコンテンツIDで特定されるコンテンツの推薦度が、キャッシュに存在するか否かを判定する。
【００８９】
ステップＳ１７において、iであるユーザIDで特定されるユーザに対する、mであるコンテンツIDで特定されるコンテンツの推薦度が、キャッシュに存在すると判定された場合、既に計算されたj回目の推薦度がキャッシュに存在するので、ステップＳ１８に進み、差分類似度変化分計算部８１は、それぞれの属性について、差分ユーザプロファイルΔUi,jとコンテンツプロファイルCPmとの類似度を計算し、ステップＳ２０に進む。
【００９０】
一方、ステップＳ１７において、iであるユーザIDで特定されるユーザに対する、mであるコンテンツIDで特定されるコンテンツの推薦度が、キャッシュに存在しないと判定された場合、推薦度が１度も計算されていないので、ステップＳ１９に進み、類似度計算部６５は、それぞれの属性について、ユーザプロファイルUi,j+1とコンテンツプロファイルCPmとの類似度を計算し、ステップＳ２０に進む。なお、例えば、ユーザプロファイルUi,j+1は、式（１）より、ユーザプロファイルUi,jと差分ユーザプロファイルΔUi,jとを加算することにより計算される。
【００９１】
ステップＳ２０において、推薦度計算部６６の差分推薦度変化分計算部８４は、ステップＳ１８で計算された類似度またはステップＳ１９で計算された類似度を基に、iであるユーザIDで特定されるユーザに対する、mであるコンテンツIDで特定されるコンテンツの推薦度を計算する。
【００９２】
ステップＳ２１において、推薦度計算部６６の差分推薦度変化分加算部８５は、ステップＳ２０で計算したコンテンツの推薦度をキャッシュされていた推薦度に加算する。
【００９３】
ここで、j回目の推薦の時の推薦度Reci,j,mは、式（４）で示すように、Reci,j,m=Σk=0((Ui,j,k・CPm,k)×bk)で求められる。
【００９４】
(j+1)回目の推薦の時の推薦度Reci,j+1,mは、式（５）により求めることができる。
Reci,j+1,m=Reci,j,m＋Σk=0((ΔUi,j,k・CPm,k)×bk)          ・・・（５）
なお、式（５）における、Σy=sy(x)は、y(x)について、x=sからx=(全属性数−１)までの総和を示す。
【００９５】
すなわち、ステップＳ１８において、差分類似度変化分計算部８１は、それぞれの属性について、ΔUi,j,k・CPm,kである、差分ユーザプロファイルΔUi,jとコンテンツプロファイルCPmとの類似度を計算する。ステップＳ１８を実行した後に実行されるステップＳ２０において、差分推薦度変化分計算部８４は、Σk=0((ΔUi,j,k・CPm,k)×bk)である、iであるユーザIDで特定されるユーザに対する、mであるコンテンツIDで特定されるコンテンツの推薦度を計算する。すなわち、差分推薦度変化分計算部８４は、それぞれの属性について、ΔUi,j,k・CPm,kである類似度に応じた、Σk=0((ΔUi,j,k・CPm,k)×bk)である推薦度の変化の量である推薦度の変化分を計算する。
【００９６】
ステップＳ１８およびステップＳ２０を実行した後に実行されるステップＳ２１において、差分推薦度変化分加算部８５は、キャッシュされていた推薦度であるReci,j,mに、ステップＳ２０において計算されたΣk=0((ΔUi,j,k・CPm,k)×bk)を加算することにより、式（５）の推薦度Reci,j+1,mを計算する。
【００９７】
ここで、ユーザプロファイルUi,j,kと差分ユーザプロファイルΔUi,j,kとの大きさを比較すると、ユーザプロファイルUi,j,kに対して差分ユーザプロファイルΔUi,j,kの大きさが非常に小さいので、差分ユーザプロファイルΔUi,j,kを用いて推薦度を計算することにより、計算量を削減することができる。
【００９８】
一方、ステップＳ１９において、類似度計算部６５は、それぞれの属性について、Ui,j+1,k・CPm,kである、ユーザプロファイルUi,j+1,kとコンテンツプロファイルCPm,kとの類似度を計算する。ステップＳ１９を実行した後に実行されるステップＳ２０において、差分推薦度変化分計算部８４は、Σk=0((Ui,j+1,k・CPm,k)×bk)である、iであるユーザIDで特定されるユーザに対する、mであるコンテンツIDで特定されるコンテンツの推薦度を計算する。
【００９９】
ステップＳ１９およびステップＳ２０を実行した後に実行されるステップＳ２１において、iであるユーザIDで特定されるユーザに対する、mであるコンテンツIDで特定されるコンテンツの推薦度がキャッシュに存在していないので、０である推薦度に、ステップＳ２０において計算されたΣk=0((Ui,j+1,k・CPm,k)×bk)が加算され、すなわち、Σk=0((Ui,j+1,k・CPm,k)×bk)がそのまま推薦度とされる。
【０１００】
ステップＳ２２において、差分推薦度変化分加算部８５は、加算して求められた新たな推薦度をキャッシュメモリ６４に格納する。
【０１０１】
ステップＳ２３において、類似度計算部６５の差分類似度変化分計算部８１は、ｍを１だけインクリメントして、ステップＳ１４に戻り、上述した処理を繰り返す。
【０１０２】
ステップＳ１５において、コンテンツプロファイルCPmが存在しないと判定された場合、全てのコンテンツのそれぞれについて推薦度が計算されたので、ステップＳ２４に進み、推薦度計算部６６は、新たに計算された推薦度を出力して、処理は終了する。
【０１０３】
また、ステップＳ１２において、ユーザプロファイルUi,jおよび差分ユーザプロファイルΔUi,jのいずれもが存在しないと判定された場合、推薦度を計算することができないので、ステップＳ２５に進み、推薦度計算部６６は、結果無しを出力して、処理は終了する。
【０１０４】
このように、推薦度の計算に必要な計算量を削減することができ、推薦の精度を維持したまま、迅速にコンテンツを推薦することができる。
【０１０５】
次に、図８のフローチャートを参照して、属性別のユーザプロファイルを用いた、（j+1）回目の推薦度の計算の処理を説明する。
【０１０６】
ステップＳ４１において、属性部分類似度変化分計算部８２は、今回の推薦回数（j+1）をチェックする。すなわち、例えば、ステップＳ４１において、属性部分類似度変化分計算部８２は、変数として記憶している、今回の推薦回数を読み出す。
【０１０７】
ステップＳ４２において、属性部分類似度変化分計算部８２は、推薦回数（j+1）が、属性の分割数より大きいか否かを判定する。例えば、属性の分割数は、予め決められている。
【０１０８】
ステップＳ４２において、推薦回数（j+1）が分割数以下であると判定された場合、ユーザプロファイルUPi,j+1,kに、推薦度の計算に用いていない部分があるので、ステップＳ４３に進み、属性部分類似度変化分計算部８２は、ユーザデータベース６２から、iであるユーザIDで特定されるユーザについての、属性kについてのユーザプロファイルUi,j,kであって、必要なユーザプロファイルUi,j,kをロードする。すなわち、ステップＳ４３において、属性部分類似度変化分計算部８２は、iであるユーザIDで特定されるユーザについての、次の推薦度の計算の対象となる属性kについてのユーザプロファイルUi,j,kをユーザデータベース６２からロードする。
【０１０９】
ステップＳ４４において、属性部分類似度変化分計算部８２は、キャッシュメモリ６４からキャッシュされている推薦度をロードする
【０１１０】
ステップＳ４５において、属性部分類似度変化分計算部８２は、コンテンツデータベース６１から、mであるコンテンツIDで特定されるコンテンツの、属性kについてのコンテンツプロファイルCPm,kをロードする。なお、ステップＳ４５が繰り返される度に、属性部分類似度変化分計算部８２は、mの値を１つずつ増やすように、順に、コンテンツプロファイルCPm,kを１つずつロードする。
【０１１１】
ステップＳ４６において、属性部分類似度変化分計算部８２は、ステップＳ４５における処理の結果を基に、コンテンツプロファイルCPm,kが存在するか否かを判定し、コンテンツプロファイルCPm,kが存在すると判定された場合、ステップＳ４７に進み、ユーザプロファイルUPi,j+1,kとコンテンツプロファイルCPm,kの類似度を計算する。
【０１１２】
ステップＳ４８において、推薦度計算部６６の属性部分推薦度変化分計算部８６は、ステップＳ４７で計算された類似度を基に、コンテンツの推薦度の変化量を計算する。
【０１１３】
ステップＳ４９において、推薦度計算部６６の属性部分推薦度変化分加算部８７は、ステップＳ４８で計算したコンテンツの推薦度の変化量をキャッシュされていた推薦度に加算する。
【０１１４】
仮に、ユーザプロファイルを、０乃至２の属性のユーザプロファイルUPi,j+1,kと３乃至５の属性のユーザプロファイルUPi,j+1,kの２つに分割するとし、式（６）により、j回目の推薦の時の推薦度Reci,j,mが計算されたものとする。
Reci,j,m=Σk=0,2((Ui,j,k・CPm,k)×bk)                    ・・・（６）
なお、Ui,j,k=Σk=0,5Ui,j,kが成り立つ。
【０１１５】
この場合、(j+1)回目の推薦の時の推薦度Reci,j+1,mは、式（７）により計算される。
Reci,j+1,m=Reci,j,m＋Σk=3,5((Ui,j+1,k・CPm,k)×bk)      ・・・（７）
【０１１６】
ここで、Σk=0,2Ui,j,kとΣk=3,5Ui,j,kとの、推薦度の精度への寄与の大きさが比較され、Σk=3,5Ui,j,kの寄与に対してΣk=0,2Ui,j,kの寄与が大きくなるように、属性が選択され、分割される。
【０１１７】
なお、ユーザプロファイルUPi,j+1,kは、２つより大きな数で分割するようにしても良く、また、属性毎に限らず、推薦度の精度への寄与の大きいユーザプロファイルの要素を上位から、所定の数（例えば、３）で分割するようにしてもよい。
【０１１８】
ステップＳ５０において、属性部分推薦度変化分加算部８７は、加算して求められた新たな推薦度をキャッシュメモリ６４に格納する。
【０１１９】
ステップＳ５１において、属性部分類似度変化分計算部８２は、ｍを１だけインクリメントして、ステップＳ４５に戻り、上述した処理を繰り返す。
【０１２０】
ステップＳ４６において、コンテンツプロファイルCPm,kが存在しないと判定された場合、全てのコンテンツのそれぞれについて推薦度が計算されたので、ステップＳ５２に進み、推薦度計算部６６は、新たに計算された推薦度を出力して、処理は終了する。
【０１２１】
ステップＳ４２において、推薦回数（j+1）が分割数より大きいと判定された場合、ユーザプロファイルUPi,j+1,kの全部を用いて推薦度が計算されたので、推薦度計算部６６は、キャッシュメモリ６４からキャッシュされている推薦度をロードして、ステップＳ５４において、ロードした推薦度を出力して、処理は終了する。
【０１２２】
図８のフローチャートで示される推薦度の計算の処理においては、属性別に分割されたユーザプロファイルUi,j,kを用いて類似度の計算を行い、１回の類似度の計算に使用するユーザプロファイルUi,j,kの大きさをより小さくすることで、計算量を削減し、より迅速にコンテンツを推薦できるようになる。
【０１２３】
なお、プロファイルのおける属性の分割数を動的に変化させるようにしてもよい。例えば、ユーザプロファイルのサイズが予め定めた閾値より小さい場合、分割数を小さくするか、またはユーザプロファイルを分割しないでユーザプロファイルの全部を用いて、推薦度が計算されるようにしてもよい。このようにすることで、推薦の精度が極端に悪化することを防止することができる。
【０１２４】
より具体的には、ベクトルとして表現されているユーザプロファイルのサイズが大きくなるほど、分割数が小さくなるように、ユーザプロファイルのサイズに応じて分割数を決定したり、所定のサイズ以下のユーザプロファイルについては分割しないように、ユーザプロファイルのサイズと比較するための閾値を予め定めて、分割するか否かを決定するようにしてもよい。
【０１２５】
また、推薦度の大きい順にソートされて推薦するコンテンツが決定される場合、推薦度の精度への寄与の大きい属性から選択して推薦度を計算するとき、それぞれに計算された推薦度の小さいコンテンツが上位になる可能性は低いので、所定の閾値より小さい推薦度は、次の類似度の計算の対象から除くようにしてもよい。このようにすることで、計算量をさらに削減することができる。
【０１２６】
次に、図９のフローチャートを参照して、属性別に差分ユーザプロファイルを用いた、(j+1）回目の推薦度の計算の処理を説明する。
【０１２７】
ステップＳ７１において、類似度計算部６５の差分属性部分類似度変化分計算部８３は、今回の推薦回数（j+1）をチェックし、推薦度の計算の対象となる属性kを特定する。ステップＳ７２において、差分属性部分類似度変化分計算部８３は、iであるユーザIDで特定されるユーザについての、ユーザプロファイルUi,j+1と差分ユーザプロファイルΔUi,jとを、ユーザデータベース６２からロードする。
【０１２８】
なお、ステップＳ７２において、差分属性部分類似度変化分計算部８３は、ユーザプロファイルUi,jと差分ユーザプロファイルΔUi,jとをユーザデータベース６２からロードし、ユーザプロファイルUi,jと差分ユーザプロファイルΔUi,jとを加算することにより、ユーザプロファイルUi,j+1を計算するようにしてもよい。
【０１２９】
ステップＳ７３において、差分属性部分類似度変化分計算部８３は、ステップＳ７２における処理の結果を基に、ユーザプロファイルUi,j+1と差分ユーザプロファイルΔUi,jとのどちらかが存在するか否かを判定し、ユーザプロファイルUi,j+1と差分ユーザプロファイルΔUi,jとのどちらかが存在すると判定された場合、ステップＳ７４に進み、キャッシュメモリ６４からキャッシュされている推薦度をロードする。
【０１３０】
ステップＳ７５において、差分属性部分類似度変化分計算部８３は、コンテンツデータベース６１から、mであるコンテンツIDで特定されるコンテンツのコンテンツプロファイルCPmをロードする。なお、ステップＳ７５が繰り返される度に、差分属性部分類似度変化分計算部８３は、０であるコンテンツIDについてのコンテンツプロファイルから順に、mの値を１つずつ増やすように、コンテンツプロファイルCPmを１つずつロードする。
【０１３１】
ステップＳ７６において、差分属性部分類似度変化分計算部８３は、ステップＳ７５における処理の結果を基に、コンテンツプロファイルCPmが存在するか否かを判定し、コンテンツプロファイルCPmが存在すると判定された場合、ステップＳ７７に進み、推薦回数（j+1）から、属性kが既に推薦度を計算した属性であるかをチェックする。
【０１３２】
ステップＳ７８において、差分属性部分類似度変化分計算部８３は、ステップＳ７７の処理の結果を基に、属性kが既に推薦度を計算した属性であるか否かを判定し、属性kが既に推薦度を計算した属性であると判定された場合、ステップＳ７９に進み、属性kについての、差分ユーザプロファイルΔUi,jとコンテンツプロファイルCPmとの類似度を計算し、ステップＳ８１に進む。
【０１３３】
ステップＳ７８において、属性kが既に推薦度を計算した属性でないと判定された場合、ステップＳ８０に進み、類似度計算部６５は、属性kについての、ユーザプロファイルUi,j+1,kとコンテンツプロファイルCPmとの類似度を計算し、ステップＳ８１に進む。
【０１３４】
ステップＳ８１において、推薦度計算部６６の差分属性部分推薦度変化分計算部８８は、ステップＳ７９で計算された類似度またはステップＳ８０で計算された類似度を基に、iであるユーザIDで特定されるユーザに対する、mであるコンテンツIDで特定されるコンテンツの推薦度を計算する。
【０１３５】
ステップＳ８２において、推薦度計算部６６の差分属性部分推薦度変化分加算部８９は、ステップＳ８１で計算したコンテンツの推薦度をキャッシュされていた推薦度に加算する。
【０１３６】
仮に、ユーザプロファイルを、０乃至２の属性のユーザプロファイルUPi,j+1,kと３乃至５の属性のユーザプロファイルUPi,j+1,kの２つに分割するとし、式（６）により、j回目の推薦の時の推薦度Reci,j,mが計算されたものとする。
【０１３７】
この場合、(j+1)回目の推薦の時の推薦度Reci,j+1,mは、式（８）により計算される。
Reci,j+1,m=Reci,j,m
＋Σk=0,2((ΔUi,j,k・CPm,k)×bk)
＋Σk=3,5((Ui,j+1,k・CPm,k)×bk)      ・・・（８）
【０１３８】
すなわち、ステップＳ７８において、属性kが既に推薦度を計算した属性であると判定された場合、ステップＳ７９において、差分属性部分推薦度変化分計算部８８は、０乃至２の属性のそれぞれについて、ΔUi,j,k・CPm,kである類似度を計算する。そして、ステップＳ８１において、差分属性部分推薦度変化分計算部８８は、Σk=0,2((ΔUi,j,k・CPm,k)×bk)であるコンテンツの推薦度を計算し、ステップＳ８２において、差分属性部分推薦度変化分加算部８９は、Σk=0,2((ΔUi,j,k・CPm,k)×bk)を推薦度Reci,j,mに加算することにより、（j+1）回目の推薦度Reci,j+1,mとして、Reci,j,m＋Σk=0,2((ΔUi,j,k・CPm,k)×bk)を算出する。
【０１３９】
一方、ステップＳ７８において、属性kが既に推薦度を計算した属性でないと判定された場合、ステップＳ８０において、類似度計算部６５は、３乃至５の属性のそれぞれについて、Ui,j+1,k・CPm,kである類似度を計算する。そして、ステップＳ８１において、差分属性部分推薦度変化分計算部８８は、Σk=3,5((Ui,j+1,k・CPm,k)×bk)であるコンテンツの推薦度を計算し、ステップＳ８２において、差分属性部分推薦度変化分加算部８９は、Σk=3,5((Ui,j+1,k・CPm,k)×bk)を推薦度Reci,j,mに加算することにより、（j+1）回目の推薦度Reci,j+1,mとして、Reci,j,m＋Σk=3,5((Ui,j+1,k・CPm,k)×bk)を算出する。
【０１４０】
このようにすることで、推薦度の計算に必要な計算量をより削減することができ、推薦の精度をある程度維持したまま、より迅速にコンテンツを推薦することができる。
【０１４１】
ステップＳ８３において、差分属性部分推薦度変化分加算部８９は、加算して求められた新たな推薦度をキャッシュメモリ６４に格納する。
【０１４２】
ステップＳ８４において、類似度計算部６５の差分属性部分類似度変化分計算部８３は、ｍを１だけインクリメントして、ステップＳ７５に戻り、上述した処理を繰り返す。
【０１４３】
ステップＳ７６において、コンテンツプロファイルCPmが存在しないと判定された場合、全てのコンテンツのそれぞれについて推薦度が計算されたので、ステップＳ８５に進み、推薦度計算部６６は、新たに計算された推薦度を出力して、処理は終了する。
【０１４４】
ステップＳ７３において、ユーザプロファイルUi,j+1および差分ユーザプロファイルΔUi,jのいずれもが存在しないと判定された場合、推薦度を計算することができないので、ステップＳ８６に進み、推薦度計算部６６は、結果無しを出力して、処理は終了する。
【０１４５】
このように、ユーザプロファイルとコンテンツプロファイルの類似度を計算し、類似度からコンテンツの推薦度を計算するようにした場合には、ユーザの好むコンテンツを推薦することができる。また、ユーザに対する、コンテンツの推薦の度合いを示す推薦度を記憶し、ユーザのプロファイルであるユーザプロファイルであって、更新されたユーザプロファイルの部分と、コンテンツのプロファイルであるコンテンツプロファイルとの類似度を算出し、算出された類似度から、ユーザに対する、コンテンツの推薦度の変化の量を計算し、記憶されている推薦度に、計算された推薦度の変化の量を加算することにより、新たな推薦度を計算するようにした場合には、推薦の精度を維持したまま、迅速にコンテンツを推薦することができる。
【０１４６】
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行させることもできるし、ソフトウエアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行させる場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、プログラム記録媒体からインストールされる。
【０１４７】
コンピュータにインストールされ、コンピュータによって実行可能な状態とされるプログラムを格納するプログラム記録媒体は、図２に示すように、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disc)を含む）、光磁気ディスクを含む）、もしくは半導体メモリなどよりなるパッケージメディアであるリムーバブルメディア４１、または、プログラムが一時的もしくは永続的に格納されるROM３２や、記憶部３８を構成するハードディスクなどにより構成される。プログラム記録媒体へのプログラムの格納は、必要に応じてルータ、モデムなどのインタフェースである通信部３９を介して、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の通信媒体を利用して行われる。
【０１４８】
なお、本明細書において、プログラム記録媒体に格納されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０１４９】
なお、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１５０】
【図１】本発明の一実施の形態のサーバを示す図である。
【図２】サーバの構成の例を示すブロック図である。
【図３】サーバの機能の構成を示すブロック図である。
【図４】ユーザプロファイルおよび差分ユーザプロファイルの例を示す図である。
【図５】コンテンツプロファイルの例を示す図である。
【図６】キャッシュとして記憶される推薦度の例を示す図である。
【図７】差分ユーザプロファイルを用いた（j+1）回目の推薦度の計算の処理を説明するフローチャートである。
【図８】属性別のユーザプロファイルを用いた、（j+1）回目の推薦度の計算の処理を説明するフローチャートである。
【図９】属性別に差分ユーザプロファイルを用いた、(j+1）回目の推薦度の計算の処理を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【０１５１】
１１  サーバ，  ３１  ＣＰＵ，  ３２  ＲＯＭ，  ３３  ＲＡＭ，  ３８  記憶部，  ４１  リムーバブルメディア，  ６１  コンテンツデータベース，  ６２  ユーザデータベース，  ６３  ユーザプロファイル更新部，  ６４  キャッシュメモリ，  ６５  類似度計算部，  ６６  推薦度計算部，  ８１  差分類似度変化分計算部，  ８２  属性部分類似度変化分計算部，  ８３  差分属性部分類似度変化分計算部，  ８４  差分推薦度変化分計算部，  ８５  差分推薦度変化分加算部，  ８６  属性部分推薦度変化分計算部，  ８７  属性部分推薦度変化分加算部，  ８８  差分属性部分推薦度変化分計算部，  ８９  差分属性部分推薦度変化分加算部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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